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中关村科金得助智能-小得
产品功能
2025-09-15 14:35:31
作者：JIfan
阅读量：246
文章目录
在国家大力推动“人工智能+”的背景下，电力行业也在加紧大模型的升级利用，那么你知道大模型在电力行业的应用有哪些方面吗？电力知识问答到电网调度、从设备运维到碳市场分析、从客户服务到碳市场分析，大模型可以应用在各个业务场景，为电力行业和电力企业发展贡献巨大的力量。今天中关村科金得助智能就系统的梳理大模型在电力行业的应用场景，目前成熟的行业大模型，训练大模型的开发平台，并回答一些常见的问题。
电力行业涉及调度规程、设备参数、故障案例等海量专业知识，传统查询方式依赖人工检索或经验判断，效率低且易出错。大模型通过整合电力行业标准、技术文档、历史案例等知识库，结合检索增强生成技术（RAG），可实现精准问答与数据调取。
例如，得助智能知识助手便是典型应用产品，是一个基于大模型的新一代知识库，拥有智能分析上传的PDF、Word、Excel等多种格式文件，并进行AI总结，提供文档检索、智能摘要、实时解答等，并支持多种问答模型，包括单文档问答、知识库问答、选定文档问答等，提供搜问一体的功能，帮助电力企业在维修、客服服务、产品介绍等。
电网调度需实时平衡发电与负荷，处理设备故障、线路过载等突发情况。传统调度依赖人工经验与固定规则，难以应对复杂场景。大模型通过分析电网运行状态（如电压、频率、负荷分布）、气象数据及设备健康状态，可生成动态调度策略。例如，在设备越限场景中，模型可自动推荐负荷转供方案，并调用安全校核工具验证可行性；在故障发生时，模型能快速定位故障点，结合历史案例生成处置预案，将故障恢复时间缩短30%以上。
负荷预测是电力市场交易与发电计划制定的基础。传统方法多依赖历史数据与统计模型，难以捕捉气象、节假日、突发事件等影响因素。大模型通过融合多源数据（如气象预报、社交媒体情绪、工业生产指数），可提升预测适应性。例如，某省级电网公司引入大模型后，负荷预测误差率从5%降至2%以内。在电力市场仿真中，大模型可模拟发电企业报价策略、用户侧需求响应行为，辅助制定交易规则与市场机制，推动市场高效运行。
电力设备（如变压器、输电线路）的运维成本占行业总成本的40%以上。传统运维依赖定期巡检与故障后维修，存在过度检修或漏检风险。大模型结合设备传感器数据、历史故障记录及图像识别技术，可实现状态评估与缺陷诊断。例如，特高压直流主设备状态评估分析时长从一周缩短至分钟级，缺陷识别准确率达95%；通过预测设备剩余寿命，模型可优化检修计划，降低运维成本20%以上。
用户办电流程涉及接入方案、受电方案编制，传统方式需人工审核图纸、计算负荷，周期长且易出错。大模型通过分析用户用电需求、电网拓扑结构及政策规范，可自动生成合规方案。例如，某地市供电公司应用大模型后，供电方案编制效率提升4倍，用户办电时间从7天缩短至2天，客户满意度显著提高。
电力行业网络安全面临勒索软件、数据泄露等威胁，传统防御手段依赖规则库与签名检测，难以应对未知攻击。大模型通过分析网络流量、日志数据及威胁情报，可识别异常行为模式。
碳市场政策制定与企业交易策略需模拟市场供需、价格波动及企业行为。大模型通过构建碳市场均衡方程，可推导不同政策场景下的市场影响。
随着大模型在电力行业的应用逐步深入，一批具备行业特色、性能优异的电力专用大模型相继推出，为行业智能化升级提供了有力支撑。以下为两款具有代表性的电力行业大模型。
2024年12月，国家电网发布国内首个千亿级多模态电力行业大模型，参数规模达千亿级别，支持文字、图片、视频、语音及时序数据融合分析。其核心优势在于：
电力专业知识库：整合发电、输电、配电全产业链标准、规程及故障案例，覆盖行业90%以上业务场景；
实时推理能力：可处理电网实时运行数据，生成调度策略与故障预案，响应时间小于1秒；
安全合规性：通过国家信息安全等级保护三级认证，支持私有化部署，保障数据主权。
针对发电行业，擎源模型构建了覆盖安全环保、电力交易、设备检修的全链条决策体系，其特点包括：
自主优化能力：通过强化学习不断迭代模型参数，适应不同发电类型（如火电、风电、光伏）的运营需求；
电系统智能化变革：支持发电计划优化、碳排放核算及市场报价策略生成，助力发电企业降本增效。
对于缺乏技术团队的电力企业，训练与部署大模型曾是难题。得助大模型平台提供全面高效垂类大模型与应用，有模型训推、智能体及AI应用开发平台；能深入企业垂直场景，安全合规；还支持自由选择算力等，可开箱即用、无缝接入，还能私有化部署，保障数据安全，提供“零码搭建、无缝接入、私有化部署”的一站式解决方案：
自由选择算力与模型：用户可根据业务规模选择GPU集群配置，支持主流开源模型（如LLaMA、Qwen）及行业定制模型；
场景化应用模板：平台预置电力、金融、政务等200+场景模板，业务人员可通过拖拽配置快速上线应用；
安全合规保障：支持数据加密、访问控制及审计日志，满足电力行业等保密要求，可部署至企业自有服务器或私有云。
某电集团作为中央直管国有骨干企业，信息化项目持续建设使业务系统数量与复杂度激增，但IT资源管理和运维手段单一，导致运维效率低、问题响应滞后，服务满意度下滑，亟需通过数字赋能与运营提质为目标的智能化解决方案提升服务效率与满意度。
为此利用得助大模型平台，训练出了大模型客服机器人，依托知识库精准答疑，复杂问题无缝转人工服务和智能工单，自动识别业务/运维类工单，业务类直派坐席，运维类通过API转接运维平台，实现精准分类与高效流转。
最终达到了客户满意度提升30+%、员工服务率提升50+%、客户体验感提升1.5倍的惊人效果。
电力数据涉及电网运行安全与用户隐私，需严格合规。解决方案包括：
私有化部署：将模型部署至企业内网，数据不出域；
联邦学习：在多机构数据不出库的前提下联合训练模型；
差分隐私：对训练数据添加噪声，防止个体信息泄露。
大模型是“辅助工具”而非“替代者”。其价值在于：
处理重复性工作：如数据查询、报告生成；
提供决策参考：如故障处置预案、交易策略模拟；
释放人力价值：工程师可聚焦于复杂问题分析与创新研究。
成本取决于模型规模、应用场景及部署方式：
轻量化场景（如知识问答）：单应用年成本约10万-50万元；
复杂场景（如电网调度）：需千亿级模型与高性能算力，年成本可能超千万元；
云服务模式：按需付费，降低初期投入，适合中小型企业。
得助大模型平台免费预约演示
从知识问答到碳市场分析，从设备运维到网络安全，大模型正以“润物细无声”的方式重塑电力行业。未来，随着多模态融合、自主进化等技术的突破，大模型将进一步渗透至电力交易、虚拟电厂、能源互联网等新兴领域，成为构建新型电力系统的“数字底座”。对于电力企业而言，利用得助大模型平台这种大模型开发，提升应用落地效率是一种非常有效的方案，更是抢占未来竞争制高点的战略选择。
当前汽车营销领域普遍存在三大痛点：营销能力参差不齐、用人及培养成本高、管理过程存在黑盒。当传统的“人海战术”和“经验主义”逐渐失效，车企营销需要找到新的突破。而大模型技术的成熟，正在为这一困局提供全新的解决方案。车企营销能力差、用人和培养成本高、管理有黑盒怎么办？大模型帮你搞定！
在金融行业数字化转型进程中，黑灰产借助技术迭代不断衍生新手段，对金融秩序与企业安全构成严峻威胁。中关村科金推出的大模型黑灰产打击解决方案，从数据层、特征变量挖掘到模型构建，为金融企业从业者提供了一套系统性防御体系，精准契合行业需求，助力破解黑灰产治理难题。
在金融行业蓬勃发展的当下，黑灰产问题如影随形，给金融机构带来了巨大的风险和损失。得助大模型平台为金融机构提供黑灰产识别服务，通过互联网内容巡查与大模型洞察技术，实现对黑灰产营销渠道的识别，保障金融企业的安全。一起来看看得助大模型平台是如何治理黑灰产的吧！
在金融行业蓬勃发展的当下，金融机构面临着日益严峻的黑灰产挑战。如何从源头治理黑灰产，成为金融机构从业者亟待解决的关键问题。本文将深入探讨金融机构黑灰产源头治理解决方案，为企业从业者提供切实可行的思路和方法。
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